W kampanii produktowej zapytanie to połowa obrazu

Zacznę od rzeczy, która zmienia sposób myślenia o całym problemie. W kampanii tekstowej dopasowanie do zapytania odbywa się przez słowa kluczowe, które sami wpisujemy. W części produktowej Performance Max nie ma słów kluczowych — Google dopasowuje konkretny produkt z pliku danych do zapytania, opierając się głównie na jego tytule, atrybutach i kategorii.

Z tego wynika praktyczny wniosek: pytanie „na jakie frazy się wyświetlam” jest w sklepie mniej użyteczne niż pytanie „które produkty zbierają wyświetlenia i czy to te, na których zarabiam”. Drugie pytanie ma pełną odpowiedź w raportach, pierwsze tylko częściową.

Nie znaczy to, że zapytania są nieważne. Znaczy, że dźwignia leży po stronie asortymentu i opisów, a nie po stronie listy wykluczeń. Kiedy przejmuję sklep, w którym kampania „sprzedaje nie to, co powinna”, w dziewięciu przypadkach na dziesięć problem widać w pliku produktowym, nie w zapytaniach.

Co pokazuje panel Google Ads

W kampanii Performance Max jest sekcja statystyk, a w niej podgląd zapytań pogrupowanych w kategorie tematyczne. To nie lista haseł, a zbiór etykiet, którym Google opisuje grupy podobnych zapytań, z liczbą wyświetleń, kliknięć i konwersji.

Da się z tego wyczytać trzy rzeczy. Czy kampania w ogóle wchodzi w obszary, o które nam chodzi. Jak duży udział ma nasza własna nazwa. Czy pojawiły się nowe obszary, których wcześniej nie było — na przykład kategoria produktowa, której nie sprzedajemy, ale która językowo przypomina naszą.

Czego z tego nie wyczytamy: kosztu przypisanego do kategorii, pełnej listy haseł i tego, który produkt wyświetlił się na dane zapytanie. Te braki są istotne, więc panel traktuję jako pierwszy przystanek, nie jako źródło rozstrzygające. Kto chce mieć tę samą tabelę cyklicznie i w jednym arkuszu dla wielu kampanii, sięga po skrypt korzystający z tego samego zasobu w interfejsie programistycznym Google Ads.

Równoległa kampania w wyszukiwarce jako sonda

Ta metoda jest pracochłonniejsza, ale daje coś, czego nie da żaden raport z Performance Max: prawdziwe zapytania, z kosztem, w pełnym raporcie.

Pomysł polega na tym, że obok kampanii produktowej prowadzimy kampanię w sieci wyszukiwania na kluczowe kategorie asortymentu, w dopasowaniu do frazy albo przybliżonym. Ta kampania ma normalny raport zapytań, więc czytamy z niej to, jak rynek pyta o nasze produkty — jakich słów używa, w jakich odmianach, z jakimi dodatkami w rodzaju „opinie”, „tanio”, „zamiennik”.

Zasada rozstrzygania konfliktów między takimi kampaniami działa na naszą korzyść. Jeśli zapytanie pokrywa się dokładnie ze słowem kluczowym w kampanii tekstowej, wyświetli się ta kampania, a nie Performance Max. Gdy nie ma dokładnego dopasowania, decyduje ranking. Dzięki temu można świadomie przejmować do kampanii tekstowej te obszary, które chcemy kontrolować, i zostawiać resztę automatowi.

Traktuję to również jako narzędzie do nauki o asortymencie. Zapytania z kampanii sondującej pokazują, jakim językiem klienci mówią o produktach — a ten język powinien potem trafić do tytułów w pliku danych.

Merchant Center i raporty produktowe

Skoro w kampanii produktowej dopasowanie idzie przez produkt, to najbliżej odpowiedzi na pytanie o pieniądze jesteśmy w raportach produktowych, nie w raportach zapytań.

W Google Ads sprawdzam wyniki na poziomie pojedynczych identyfikatorów produktów: co zbiera wyświetlenia, co kliknięcia, co sprzedaje. Ustawiam sortowanie po koszcie i patrzę na produkty, które kosztują, a nie sprzedają. Dziewięć razy z dziesięciu wyjaśnienie jest banalne — źle opisany tytuł, brakujący atrybut, zła kategoria, cena wyraźnie odbiegająca od rynku.

W Merchant Center mam do tego dwa raporty, które w sklepie mówią więcej niż lista fraz. Najczęściej sprzedawane produkty w kategorii pokazują, czego ludzie faktycznie szukają w mojej branży — również wtedy, gdy tego nie mam w ofercie. Konkurencyjność ceny pokazuje, dlaczego produkt zbiera wyświetlenia i nie zbiera kliknięć.

Do tego dochodzi kwestia, o której łatwo zapomnieć: jeśli produkt ma braki w danych albo jest odrzucony, nie pojawi się na żadne zapytanie. Zanim zacznę analizować dopasowanie, sprawdzam diagnostykę pliku danych.

Czego dowiemy się z własnych danych

Trzecie źródło jest w sklepie i najczęściej stoi nieużywane.

Wyszukiwarka wewnętrzna sklepu to najuczciwszy zbiór zapytań, jaki mamy — bez kategoryzowania, bez progów, z pełną historią. Nie są to te same zapytania, które ludzie wpisują w Google, ale pokrycie jest duże, a wnioski o nazewnictwie natychmiast użyteczne przy poprawianiu tytułów produktów.

W analityce patrzę na strony docelowe, na które kampania sprowadza ruch. Jeśli Performance Max wysyła ludzi głównie na jedną kategorię, wiem, w którym obszarze się porusza, nawet nie znając haseł. Zestawienie stron docelowych ze współczynnikiem konwersji pokazuje z kolei, gdzie ruch jest wyłącznie ruchem.

Ostatni element to dane z systemu sklepowego: co się sprzedało, z jaką marżą i ile z tego wróciło jako zwrot. To one rozstrzygają, czy kampania działa, i to na nich opieram rozmowę z klientem, gdy raporty w panelu i w analityce pokazują różne liczby — co przy dzisiejszych ograniczeniach pomiaru jest normą, nie usterką.

Jak odsiać ruch na własną markę

Osobny akapit, bo to najczęstsze źródło złudzeń przy ocenie kampanii produktowej.

Nazwa sklepu i nazwy marek, których jesteśmy dystrybutorem, generują zapytania o bardzo wysokiej skuteczności. Wrzucone do jednego worka z resztą ruchu podnoszą wynik całej kampanii i skutecznie zasłaniają to, że część niebrandowa nie zarabia.

Kolejność działania, którą stosuję: najpierw sprawdzam w statystykach, jaki udział mają kategorie brandowe. Potem zakładam osobną kampanię w wyszukiwarce na markę, żeby przejąć te zapytania w kontrolowany sposób. Na koniec włączam w Performance Max wykluczenie własnej marki, dostępne w ustawieniach kampanii od końca 2023 roku, i obserwuję, jak zmieniają się wyniki części niebrandowej.

Efekt bywa nieprzyjemny: zwrot z nakładów spada, bo znika z niego darmowa premia. Ale dopiero od tego momentu wiem, ile naprawdę kosztuje mnie zdobycie nowego klienta.

Cykl kontrolny, który wystarcza

Nie ma sensu grzebać w tym codziennie. Raz w miesiącu przechodzę tę samą ścieżkę i to wystarcza na koncie sklepowym średniej wielkości.

• Wyniki produktów — co pochłonęło koszt bez sprzedaży i dlaczego.

• Kategorie zapytań w kampanii — czy pojawiło się coś nowego i czy udział marki się nie zmienił.

• Raport zapytań z kampanii sondującej — nowe słownictwo do tytułów i kandydaci do wykluczeń na poziomie konta.

• Diagnostyka pliku danych — odrzucenia i ostrzeżenia, które ograniczają zasięg części produktów.

• Sprzedaż i zwroty w systemie sklepu — kontrola, czy obraz z panelu ma cokolwiek wspólnego z kasą.

Jeśli ktoś oczekuje, że po takim przeglądzie będzie miał listę wszystkich fraz, zawiedzie się. Ale będzie wiedział, które produkty ciągną kampanię, jakim językiem mówią klienci i gdzie wyciekają pieniądze — a to jest właśnie ta wiedza, po którą sięgaliśmy w raporcie zapytań, tylko zdobyta z innej strony.